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Enregistrement W4405741246 · doi:10.3168/jds.2024-25050

Feed additives for methane mitigation: Recommendations for testing enteric methane-mitigating feed additives in ruminant studies

2024· article· en· W4405741246 sur OpenAlexfundno aff
A.N. Hristov, A. Bannink, Marco Battelli, Alejandro Belanche, María Ángeles Sanz, Gonzalo Fernández-Turren, F. Javier Giráldez García, Arjan Jonker, D.A. Kenny, Vibeke Lind, Sarah J. Meale, David Meo Zilio, Camila Muñoz, D. Pacheco, Nico Peiren, Mohammad Ramin, L. Rapetti, Angela Schwarm, Sokratis Stergiadis, Katerina Theodoridou, Emilio M. Ungerfeld, Sanne van Gastelen, David R. Yáñez-Ruíz, Sinéad M. Waters, Peter Lund

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCreative EuropeFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoAgencia Estatal de InvestigaciónAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNorges ForskningsrådMinistry of Agriculture, Fisheries and Food, UK GovernmentMinisterie van Landbouw, Natuur en VoedselkwaliteitQueen's UniversityUniversity of Reading
Mots-clésEnvironmental scienceManureProduction (economics)MethaneBiochemical engineeringMethane emissionsBiotechnologyEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for rigorous and scientifically-based testing standards for existing and new enteric methane mitigation technologies, including antimethanogenic feed additives (AMFA). The current review provides guidelines for conducting and analyzing data from experiments with ruminants intended to test the antimethanogenic and production effects of feed additives. Recommendations include study design and statistical analysis of the data, dietary effects, associative effect of AMFA with other mitigation strategies, appropriate methods for measuring methane emissions, production and physiological responses to AMFA, and their effects on animal health and product quality. Animal experiments should be planned based on clear hypotheses, and experimental designs must be chosen to best answer the scientific questions asked, with pre-experimental power analysis and robust post-experimental statistical analyses being important requisites. Long-term studies for evaluating AMFA are currently lacking and are highly needed. Experimental conditions should be representative of the production system of interest, so results and conclusions are applicable and practical. Methane-mitigating effects of AMFA may be combined with other mitigation strategies to explore additivity and synergism, as well as trade-offs, including relevant manure emissions, and these need to be studied in appropriately designed experiments. Methane emissions can be successfully measured, and efficacy of AMFA determined, using respiration chambers, the sulfur hexafluoride method, and the GreenFeed system. Other techniques, such as hood and face masks, can also be used in short-term studies, ensuring they do not significantly affect feed intake, feeding behavior, and animal production. For the success of an AMFA, it is critically important that representative animal production data are collected, analyzed, and reported. In addition, evaluating the effects of AMFA on nutrient digestibility, animal physiology, animal health and reproduction, product quality, and how AMFA interact with nutrient composition of the diet is necessary and should be conducted at various stages of the evaluation process. The authors emphasize that enteric methane mitigation claims should not be made until the efficacy of AMFA is confirmed in animal studies designed and conducted considering the guidelines provided herein.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,010

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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